COMPUTER ASSISTED PATIENT INTERVIEWING IN CLINICAL PHARMACY
临床药学中计算机辅助患者会诊
基本信息
- 批准号:3853628
- 负责人:
- 金额:--
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:
- 财政年份:
- 资助国家:美国
- 起止时间:至
- 项目状态:未结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
Clinical pharmacists are responding to the drug information explosion by
participating more directly in patient care. Specifically, clinical
pharmacists have become increasingly active in dispensing pharmaceutical
information to patients, checking for patient compliance with their
medication regimen, screening for adverse effects caused by single drugs
and drug combinations, and sorting out possible complications between
medications and food, allergies and chronic medical conditions. A
collaborative project was initiated between the Computer Systems Laboratory
and the Clinical Center Pharmacy Department to design and develop a
computer system that could directly interview patients in order to collect
medication histories and flag possible untoward effects related to
medication regiments. It is believed that this "patient friendly" system,
if successful, could truly "clone" the skills of clinical pharmacists. A
computer interviewing system can accommodate many patients, making more
pharmacist time available for patients who are not suitable candidates for
direct computer interviewing. The system developed by CSL interviews
patients to solicit medication regimen, medical conditions and symptoms,
medication compliance, dietary history, occupational and environmental
toxic exposure and other information needed to assess adverse drug
reactions (ADRs) or interactions. At the end of the automated interview,
the system produces a concise report for the attending physician.
This year, the United States Pharmacopeial Convention Drug Information
database was chosen for use with the interviewing system. Because the
database contains adverse clinical effects in lay terminology, it enabled
us to develop a lay terminology thesaurus to access the drug information.
USP expects to use the thesaurus to standardize adverse effects terminology
and eliminate redundant terms for describing the same effect. CSL also
developed a machine-learned ADR detection and evaluation scheme using
Delphi polling results obtained from 10 clinical pharmacists that is being
integrated into the interviewing system.
临床药剂师正在对药物信息爆炸作出反应
更直接地参与患者护理。 具体而言,临床
药剂师在分配药物方面变得越来越活跃
向患者提供信息,检查患者是否符合其
药物治疗方案,筛查单一药物引起的不良影响
和药物组合,并分析可能的并发症
药物和食物,过敏和慢性医疗状况。 一个
计算机系统实验室之间启动了协作项目
以及临床中心药房设计和开发
可以直接采访患者以收集的计算机系统
用药史和标志可能与
药物团。 据信这个“病人友好”系统,
如果成功的话,可以真正“克隆”临床药剂师的技能。 一个
计算机访谈系统可以容纳许多患者,从而使更多
不适合候选人的患者可用的药剂师时间
直接的计算机采访。 CSL访谈开发的系统
征求药物治疗方案,医疗状况和症状的患者,
药物合规,饮食史,职业和环境
评估不良药物所需的有毒暴露和其他信息
反应(ADR)或相互作用。 在自动采访结束时,
该系统为主治医师提供简洁的报告。
今年,美国药物公约药物信息
选择数据库与采访系统一起使用。 因为
数据库在外行术语中包含不良临床效果,它启用了
我们要开发一个术语词库来访问药物信息。
USP希望使用词库标准化不良效果术语
并消除了描述相同效果的冗余术语。 CSL也是如此
使用机器学习的ADR检测和评估方案
从10位临床药剂师获得的Delphi投票结果
集成到面试系统中。
项目成果
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